論文の概要: Deep Learning with Heterogeneous Graph Embeddings for Mortality Prediction from Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14065v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 02:27:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 11:00:26.470153
• Title: Deep Learning with Heterogeneous Graph Embeddings for Mortality Prediction from Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 電子カルテからの死亡予測のための不均一グラフ埋め込みを用いた深層学習
• Authors: Tingyi Wanyan, Hossein Honarvar, Ariful Azad, Ying Ding, Benjamin S. Glicksberg
• Abstract要約: 我々は、電子健康記録データ上に不均一グラフモデル(HGM)をトレーニングし、結果の埋め込みベクトルをコナールニューラルネットワーク(CNN)モデルに追加情報として使用して、院内死亡率を予測する。 CNNモデルにHGMを追加すると、死亡予測精度が最大4%向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2859570135269625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational prediction of in-hospital mortality in the setting of an intensive care unit can help clinical practitioners to guide care and make early decisions for interventions. As clinical data are complex and varied in their structure and components, continued innovation of modeling strategies is required to identify architectures that can best model outcomes. In this work, we train a Heterogeneous Graph Model (HGM) on Electronic Health Record data and use the resulting embedding vector as additional information added to a Convolutional Neural Network (CNN) model for predicting in-hospital mortality. We show that the additional information provided by including time as a vector in the embedding captures the relationships between medical concepts, lab tests, and diagnoses, which enhances predictive performance. We find that adding HGM to a CNN model increases the mortality prediction accuracy up to 4\%. This framework serves as a foundation for future experiments involving different EHR data types on important healthcare prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 集中治療ユニットの設定における院内死亡率の計算的予測は、臨床医が治療を指導し、介入の早期決定を行うのに役立つ。 臨床データの構造とコンポーネントは複雑で多様であるため、最適な結果をモデル化できるアーキテクチャを特定するには、モデリング戦略の継続的な革新が必要である。 本研究では,電子健康記録データに基づく異種グラフモデル(hgm)を訓練し,その埋め込みベクトルを畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルに追加情報として用いることにより,病院内死亡率を予測する。 組込みのベクターとしての時間を含む付加情報が,医療概念,検査,診断の関係を捉え,予測性能を高めることを示す。 cnnモデルにhgmを添加すると死亡率予測精度が最大4\%向上することがわかった。 このフレームワークは、重要な医療予測タスクに様々なehrデータ型を含む将来の実験の基礎となる。

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